Архив Финансовые услуги и страхование · Страхование и НПФ
Life Net Insurance: внутренняя LLM, около 152 часов экономии за два месяца
Life Net Insurance с июля 2024 года использует собственную внутреннюю LLM. По опросу августа 2024 года 56 респондентов суммарно сэкономили около 152 часов, а к январю 2025 года моделью пользовались 87% штатных сотрудников общего профиля.
/01 · ключевые результаты
-
результат
около 152 ч
суммарное сокращение рабочего времени по опросу
IT Leaders (Impress), статья, 11.04.2025
первые два месяца после запуска, опрос августа 2024 · 56 респондентов внутреннего опроса
данные компании
-
масштаб
87%
доля сотрудников, использующих внутреннюю LLM
IT Leaders (Impress), статья, 11.04.2025
на январь 2025 года · штатные сотрудники общего профиля (203 человека)
данные компании
- 203 человек штатные сотрудники общего профиля, на которых рассчитана доля пользователей · масштаб IT Leaders (Impress), статья, 11.04.2025
- 56 человек респонденты внутреннего опроса · масштаб IT Leaders (Impress), статья, 11.04.2025
оценка strategai
Оценку не приводим: источник не приводит стоимость часа и не сообщает о сокращении оплаченных часов или найма
Life Net Insurance с июля 2024 года использует собственную внутреннюю LLM. По опросу августа 2024 года 56 респондентов суммарно сэкономили около 152 часов, а к январю 2025 года моделью пользовались 87% штатных сотрудников общего профиля.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- ライフネット生命保険
- Отрасль
- Финансовые услуги и страхование · Страхование и НПФ
- Функция
- Корпоративная продуктивность и знания
- Задача
- Корпоративный ассистент / RAG по базе знаний
Технология
- Класс AI
- Генеративный ИИ: LLM, ассистенты, RAG
- Тип решения
- Собственная разработка
Внедрение
- Стадия
- Масштабировано, на 11.04.2025
- География
- Япония
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Life Net Insurance, страховая компания со штаб-квартирой в Токио, в июле 2023 года создала проектную команду для продвижения генеративного ИИ. Компания начала использовать его внутри организации с системы генерации текстов.
Что
Решение
В июле 2024 года компания построила собственную внутреннюю большую языковую модель (LLM) и начала её использовать. По описанию компании, сотрудники применяют её для обсуждения идей, исследования информации, а также для написания формул и программ. Источник не указывает ни поставщиков, ни базовую модель, ни используемые данные: решение описано как построенное самой компанией.
Как
Внедрение
Проектная команда по генеративному ИИ работала с июля 2023 года, внутренняя LLM запущена в июле 2024 года. Для расширения использования команда разработки проводит семинары по способам применения. Внутренний опрос августа 2024 года, через два месяца после запуска, показал, что 56 респондентов суммарно сократили рабочее время примерно на 152 часа. К январю 2025 года, через полгода после запуска, модель использовали 87% штатных сотрудников общего профиля из 203 человек. Компания объявила результаты 11 апреля 2025 года.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным Life Net Insurance, внутренняя LLM, построенная компанией и запущенная в июле 2024 года, к январю 2025 года использовалась 87% штатных сотрудников общего профиля (203 человека).
- По внутреннему опросу августа 2024 года, через два месяца после запуска, 56 респондентов суммарно сократили рабочее время примерно на 152 часа.
- Сотрудники применяют модель для проработки идей, поиска информации, написания формул и программ.
Ограничения
- 152 часа — сумма по 56 опрошенным за первые два месяца; цифра не показывает эффект для остальных сотрудников и за более поздний период, методика оценки не раскрыта.
- 87% показывает долю пользователей среди штатных сотрудников общего профиля; частота и глубина использования в источнике не приводятся.
- Источник не сообщает о денежной оценке эффекта, затратах на создание модели и качестве ответов.
-
[1] IT Leaders (Impress)
ライフネット生命、社員の87％が自社構築の生成AI/LLMを利用、導入2カ月で業務時間を計152時間削減
СМИ · 11.04.2025
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-001893 · Версия 1 · 24.10.2026 · /c/CB-001893/